---
title: Rolls-Royce FLUX LoRA
emoji: 🐠
colorFrom: yellow
colorTo: green
sdk: gradio
sdk_version: 5.35.0
app_file: app.py
pinned: false
---
I'll create comprehensive documentation for this Flux LoRA Rolls-Royce image generation code in both English and Korean.

## English Documentation

### Flux LoRA Rolls-Royce Image Generator

This application is a specialized image generation tool that uses the FLUX.1-dev diffusion model with a custom LoRA (Low-Rank Adaptation) fine-tuned specifically for generating high-quality Rolls-Royce automobile images.

#### Key Features

1. **Advanced AI Model Integration**
   - Utilizes the state-of-the-art FLUX.1-dev diffusion pipeline from Black Forest Labs
   - Incorporates a custom LoRA adapter (`seawolf2357/flux-lora-car-rolls-royce`) specifically trained on Rolls-Royce vehicles
   - Supports both CUDA GPU acceleration and CPU fallback for broader compatibility

2. **Persistent Image Storage**
   - Automatically saves all generated images with unique timestamps and UUIDs
   - Maintains a metadata file tracking prompts and generation times
   - Provides a gallery view for browsing previously generated images

3. **User-Friendly Interface**
   - Built with Gradio for an intuitive web-based interface
   - Features two main tabs: Generation and Gallery
   - Includes pre-written example prompts showcasing various Rolls-Royce models in luxurious settings

4. **Customizable Generation Parameters**
   - **Seed Control**: Option for randomization or manual seed setting for reproducibility
   - **Image Dimensions**: Adjustable width and height (up to 1024x1024 pixels)
   - **Guidance Scale**: Controls how closely the image follows the prompt (0.0-10.0)
   - **Inference Steps**: Number of denoising steps (1-50)
   - **LoRA Scale**: Strength of the Rolls-Royce-specific adaptation (0.0-1.0)

#### Technical Implementation

The application leverages several key technologies:
- **PyTorch** for deep learning operations
- **Diffusers** library for the diffusion model pipeline
- **Gradio** for the web interface
- **Spaces GPU** decorator for optimized GPU usage (120-second duration limit)

The generation process:
1. Loads the base FLUX.1-dev model with bfloat16 precision for memory efficiency
2. Applies the Rolls-Royce LoRA weights for specialized car generation
3. Processes user prompts with specified parameters
4. Saves generated images automatically with metadata
5. Updates the gallery view with new creations

#### Example Use Cases

The included examples demonstrate various scenarios:
- Classic Rolls-Royce models in architectural settings
- Modern vehicles in urban environments
- Luxury SUVs in natural landscapes
- Vintage cars in historical contexts
- High-performance models in exclusive locations

Each prompt includes the `[trigger]` keyword to activate the LoRA adaptation effectively.

---

## 한글 설명서

### Flux LoRA 롤스로이스 이미지 생성기

이 애플리케이션은 FLUX.1-dev 확산 모델과 롤스로이스 자동차 이미지 생성에 특화된 커스텀 LoRA(Low-Rank Adaptation)를 사용하는 전문 이미지 생성 도구입니다.

#### 주요 기능

1. **고급 AI 모델 통합**
   - Black Forest Labs의 최첨단 FLUX.1-dev 확산 파이프라인 활용
   - 롤스로이스 차량 전용으로 학습된 커스텀 LoRA 어댑터(`seawolf2357/flux-lora-car-rolls-royce`) 적용
   - CUDA GPU 가속 및 CPU 폴백 지원으로 폭넓은 호환성 제공

2. **영구 이미지 저장**
   - 생성된 모든 이미지를 고유한 타임스탬프와 UUID로 자동 저장
   - 프롬프트와 생성 시간을 추적하는 메타데이터 파일 유지
   - 이전에 생성된 이미지를 탐색할 수 있는 갤러리 뷰 제공

3. **사용자 친화적 인터페이스**
   - Gradio를 사용한 직관적인 웹 기반 인터페이스 구축
   - 생성(Generation)과 갤러리(Gallery) 두 개의 주요 탭 제공
   - 다양한 롤스로이스 모델을 고급스러운 환경에서 보여주는 예제 프롬프트 포함

4. **맞춤형 생성 매개변수**
   - **시드 제어**: 재현성을 위한 무작위화 또는 수동 시드 설정 옵션
   - **이미지 크기**: 조정 가능한 너비와 높이 (최대 1024x1024 픽셀)
   - **가이던스 스케일**: 프롬프트 준수 정도 제어 (0.0-10.0)
   - **추론 단계**: 노이즈 제거 단계 수 (1-50)
   - **LoRA 스케일**: 롤스로이스 특화 적응 강도 (0.0-1.0)

#### 기술적 구현

애플리케이션은 다음과 같은 핵심 기술을 활용합니다:
- 딥러닝 연산을 위한 **PyTorch**
- 확산 모델 파이프라인을 위한 **Diffusers** 라이브러리
- 웹 인터페이스를 위한 **Gradio**
- 최적화된 GPU 사용을 위한 **Spaces GPU** 데코레이터 (120초 시간 제한)

생성 프로세스:
1. 메모리 효율성을 위해 bfloat16 정밀도로 기본 FLUX.1-dev 모델 로드
2. 전문 자동차 생성을 위한 롤스로이스 LoRA 가중치 적용
3. 지정된 매개변수로 사용자 프롬프트 처리
4. 생성된 이미지를 메타데이터와 함께 자동 저장
5. 새로운 생성물로 갤러리 뷰 업데이트

#### 사용 예시

포함된 예제들은 다양한 시나리오를 보여줍니다:
- 건축적 배경의 클래식 롤스로이스 모델
- 도시 환경의 현대적 차량
- 자연 풍경 속의 럭셔리 SUV
- 역사적 맥락의 빈티지 자동차
- 독점적인 장소의 고성능 모델

각 프롬프트에는 LoRA 적응을 효과적으로 활성화하기 위한 `[trigger]` 키워드가 포함되어 있습니다.